[发明专利]封面图片的选取方法、模型的训练方法、装置及介质有效
| 申请号： | 201910739802.7 | 申请日： | 2019-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN110457523B | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 刘军煜;沈招益;高洵 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/735 | 分类号： | G06F16/735;G06F16/75;G06F16/78;G06F16/783 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 祝亚男 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种封面图片的选取方法、模型的训练方法、装置及介质。所述方法包括：获取目标视频的描述文本和n张候选图片，n为正整数；通过相关性计算模型提取描述文本的特征信息以及各张候选图片的特征信息；其中，相关性计算模型的损失函数包括示例损失，示例损失用于表征基于相关性计算模型输出的特征信息得到的预测分类数据与标准分类数据之间的差异程度；根据描述文本的特征信息以及各张候选图片的特征信息，分别确定描述文本与各张候选图片之间的相关性；从n张候选图片中，选取与描述文本相关性最高的候选图片，作为目标视频的封面图片。本申请实施例提升了封面图片选择的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 封面 图片 选取 方法 模型 训练 装置 介质 | ||
【主权项】：
1.一种封面图片的选取方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取目标视频的描述文本和n张候选图片，所述n为正整数；/n通过相关性计算模型提取所述描述文本的特征信息以及各张所述候选图片的特征信息；其中，所述相关性计算模型的损失函数包括示例损失，所述示例损失用于表征基于所述相关性计算模型输出的特征信息得到的预测分类数据与标准分类数据之间的差异程度；/n根据所述描述文本的特征信息以及各张所述候选图片的特征信息，分别确定所述描述文本与各张所述候选图片之间的相关性；/n从所述n张候选图片中，选取与所述描述文本相关性最高的候选图片，作为所述目标视频的封面图片。/n
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